在2026世界机器人大会上，百度集团副总裁袁佛玉发表观点，指出具身智能产业正从聚焦“能力涌现”迈向“生产力兑现”的新阶段，单一模型能力的比拼已不再是重点。机器人若要从“会展示”转变为“能上岗”，需要模型、数据与应用协同形成的系统能力作为支撑。
袁佛玉进一步解释，机器人要真正融入物理世界，仅理解语言远远不够，还需理解物体间的关系、动作产生的后果以及环境的变化。随着VLA、世界模型和运动控制技术的加速发展，计算工程系统也面临着更高的要求。百度依托百舸AI计算平台，持续完善面向具身智能的AI基础设施，支持企业完成从数据处理、模型训练、仿真评测到真机推理部署的整个研发流程，推动模型从研究原型向工程系统转变。在部分合作项目中，单步推理延迟已缩短至百毫秒以内。
数据在具身智能产业中的地位也发生了显著变化，从单纯的训练材料转变为最核心的生产要素。具身数据的采集成本高昂，标准不一，且与具体的机器人本体、任务和环境紧密相关。袁佛玉强调，未来企业竞争的关键在于积累了多少有效任务小时、捕获了多少高价值失败样本，以及形成了多少能够回流训练的数据。相比重复完成同一动作，失败、纠正、人工接管和边界案例数据更能暴露模型真正缺失的能力。百度智能云围绕数据采集、处理、评测与部署回流建设数据基础设施，推动数据、模型和场景形成产业飞轮。
在应用层面，具身智能的商业化路径也愈发清晰。袁佛玉表示，具身智能不会一开始就替代完整岗位，而是会从工业上下料、物料搬运、质量检测、园区巡检等边界清晰、结果可度量的任务切入。场景能否成功落地，关键在于任务成功率、人工接管率和单位任务成本能否持续改善。为支持规模化部署，百度智能云围绕多模态人机交互及云、管、端安全提供支持。然而，要让具身任务从一个场景复制到更多场景，还需要标准化与场景的持续开放。百度智能云将持续以AI基础设施、数据基础设施及应用与安全基础设施，协同具身企业与场景方，探索从试点走向规模化落地的关键路径。
